虾皮 核心搜推后端（上海） ld面

面试

1. redis：
   • zset 底层数据结构：跳表
   • 一致性怎么做
   • 延迟双删为什么大家不常用
   • 你做的缓存一致性过期时间具体是多少
2. ES 了解多少：不了解
3. MQ：
   • 为什么在搜索这种业务上要用 Kafka
   • Kafka 为什么快，列七点
   • 批处理具体体现在哪儿
   • 零拷贝是什么
   • mmap 是什么，你之前用 C++ 肯定经常用吧
4. JMM
5. 设计模式了解吧，Spring Boot 中用什么设计模式，AOP 什么设计模式
6. 微服务的缺陷：
   • HTTP 慢要用 RPC，不对
   • 复杂度提升，维护成本上升，不对
   • 下游依赖服务出问题了怎么办，如何解决：维护快照到缓存，离线数据
7. AI 的研究，有没有实现过 RAG，longchain 框架用过吗
8. 分布式事务：
   • 对账：
     • 业务操作阶段：直接执行创建订单的本地事务，同时发送事件，其他服务订阅并异步执行
     • 实时对账阶段：轻量级流式快速粗检，通过订单创建时间触发，通知对账服务实时检查数据，若不一致则告警
     • 离线对账阶段：天级别的彻查，保证完全的最终一致性，进行事务补偿
   • 2PC：
     • Prepare 阶段：协调者向所有参与者发送“准备”指令，询问它们是否可以执行事务。执行者执行事务但不提交，并将结果发送给协调者，所有资源均被锁定。
     • Commit 阶段：若所有参与者均返回成功，则提交并释放资源。若存在至少一个参与者返回失败，则取消事务回滚并释放资源。
   • 3PC：
     • CanCommit 询问阶段：协调者询问所有参与者是否准备好执行事务。如果所有参与者都响应“可以”，则进入下一阶段。
     • PreCommit 预提交阶段：协调者向参与者发送预提交指令。
     • DoCommit/DoRollback 提交/回滚阶段：协调者根据预提交阶段的结果，决定最终是提交还是回滚。
   • TCC（Try-Confirm-Cancel）：
     • Try（尝试）：尝试执行业务，完成所有资源的预留或锁定。
     • Confirm（确认）：确认执行业务，当所有参与者都成功执行了 Try 阶段，协调者会执行 Confirm 阶段，真正完成操作。
     • Cancel（取消）：取消执行业务，如果任何一个参与者在 Try 阶段失败，协调者会执行 Cancel 阶段，释放所有预留的资源。
   • Saga（将分布式事务独立转化为本地事务，以服务为粒度抽象本地事务和补偿事务）：
     • 按顺序执行事务，检测到异常，以类似栈的顺序执行本地的补偿事务
   • 本地事务表：
     • 服务 A 执行操作时，原子性地写入消息到本地事务表（持久化介质）中
     • A 的本地事务提交，服务 B 订阅并消费消息，执行其本地事务
     • 服务 B 不断重试消息直到成功，由 A 的本地事务表记录事务成功与否
9. 分布式一致性算法：
   • Raft 和 CAP
   • 幂等性在多集群 DB 中的落库应该怎么做
10. Flink 和 HBase：
    • 它们的特点
    • 列式存储的优势

手撕

1. 删除排序链表中的重复元素
2. 合并两个有序数组